史明霞，張 旭，張 濤

(1.中國科學(xué)院 自動(dòng)化研究所，北京 100190；2.北京中盾安全技術(shù)開發(fā)公司，北京 100048；3.中國人民解放軍總醫(yī)院胸外科，北京 100853)

基于SIFT特征的肺部非剛性配準(zhǔn)應(yīng)用研究

史明霞1，張 旭2，張 濤3

(1.中國科學(xué)院 自動(dòng)化研究所，北京 100190；2.北京中盾安全技術(shù)開發(fā)公司，北京 100048；3.中國人民解放軍總醫(yī)院胸外科，北京 100853)

隨著肺癌發(fā)病率的增高和影像技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的微小肺癌(尤其是肺部磨玻璃結(jié)節(jié))得以檢出，對于此類病變首先考慮手術(shù)治療。但肺是含氣組織，在術(shù)中會(huì)發(fā)生萎陷。巨大的體積變化導(dǎo)致肺內(nèi)結(jié)節(jié)也隨之發(fā)生位移，術(shù)前CT確定的位置在術(shù)中無法定位。針對這一問題，在術(shù)中肺萎陷動(dòng)物模型基礎(chǔ)上，提出了一種融合3D-SIFT特征的B樣條配準(zhǔn)方法。該方法首先提取局部特征，篩選并匹配較好的特征點(diǎn)；然后依據(jù)浮動(dòng)圖像與參考圖像匹配的特征點(diǎn)，得到浮動(dòng)圖像的初始位置；最后利用控制網(wǎng)格對浮動(dòng)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。經(jīng)初步研究，對于不同萎陷狀態(tài)的肺部圖像，應(yīng)用此方法得到了很好的配準(zhǔn)結(jié)果。因此，融合3D-SIFT特征的B樣條配準(zhǔn)方法適合肺部圖像配準(zhǔn)，將來有望應(yīng)用于微小肺癌的術(shù)中定位。

肺部圖像配準(zhǔn)；圖像配準(zhǔn)方法；3D-SIFT；非剛性配準(zhǔn)；B樣條配準(zhǔn)

0 引 言

我國肺癌發(fā)病率近10年呈逐年上升趨勢，平均每五個(gè)癌癥患者中就有一個(gè)罹患肺癌，已成為癌癥“第一殺手”。近年來，高分辨率CT的應(yīng)用使越來越多的早期肺癌得以檢出，其中多數(shù)為直徑小于1 cm的磨玻璃密度的微小肺癌。早期肺癌的體積小，加之術(shù)中肺萎陷產(chǎn)生的巨大形變，導(dǎo)致術(shù)中無法定位，成為困擾手術(shù)的主要難題。為此，研究應(yīng)用配準(zhǔn)技術(shù)，對膨脹與系列萎陷狀態(tài)的肺進(jìn)行配準(zhǔn)，以期實(shí)現(xiàn)肺癌術(shù)中定位。

圖像配準(zhǔn)技術(shù)在肺部圖像分析中已有廣泛應(yīng)用，如：合并多幅掃描圖像的信息，即圖像融合[1]；或用于肺組織的運(yùn)動(dòng)預(yù)測[2]，匹配病人的呼氣和吸氣相圖像。但是，目前對肺在術(shù)中發(fā)生的巨大形變配準(zhǔn)研究相對較少。

一般來講，醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法可分為基于灰度和基于特征兩大類[3-4]：前者信息量大，計(jì)算復(fù)雜度大，但受灰度的影響小[5-6]；而后者提取圖像中的特征點(diǎn)，只需要特征點(diǎn)匹配，對計(jì)算性能要求低，但其配準(zhǔn)性能是由特征點(diǎn)匹配準(zhǔn)確度以及特征點(diǎn)的分布決定的[7-8]。特征點(diǎn)提取越穩(wěn)定，特征點(diǎn)匹配越精確，特征點(diǎn)分布越均勻，最終的整體配準(zhǔn)結(jié)果越準(zhǔn)確。對于復(fù)雜的肺部圖像配準(zhǔn)，結(jié)合基于灰度和基于特征的方法，受到越來越多的關(guān)注[9-10]。首先，使用提取特征點(diǎn)的方法找到特征明顯的點(diǎn)，將特征點(diǎn)的對應(yīng)位移信息作為灰度信息的約束；然后使用基于灰度的配準(zhǔn)算法進(jìn)行配準(zhǔn)，顯著提高了配準(zhǔn)精度。

通過SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法選取的特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)、變換、尺度不變性，對噪聲、亮度的變化等都具有較強(qiáng)的魯棒性，在二維圖像處理中，已經(jīng)得到了很好的應(yīng)用[11-12]。雖然存在一些提取三維圖像特征的算法，但并沒有真正地得到旋轉(zhuǎn)不變性的特征[13]。

在二維圖像中，為了得到方向不變性，在進(jìn)行方向統(tǒng)計(jì)之前需要根據(jù)主方向?qū)植繄D像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。然而，在三維空間中，從一個(gè)向量方向旋轉(zhuǎn)到另一個(gè)方向的解不是唯一的。因此，之前的許多SIFT方法不具有旋轉(zhuǎn)不變性。Allaire等為了規(guī)避該問題，利用類似于二維的方法分別計(jì)算出旋轉(zhuǎn)方向角，但該方法需要的計(jì)算量大，并且角度直方圖的組距沒能均勻地量化。對此，Rister等提出了另一種擴(kuò)展方法，使用結(jié)構(gòu)張量，不僅能夠避免方向角的計(jì)算，而且能夠均勻地統(tǒng)計(jì)方向[14]。

針對早期肺癌的術(shù)中定位難題，對膨脹和萎陷狀態(tài)的肺展開圖像配準(zhǔn)研究，在前述研究的基礎(chǔ)上，提出了一種融合3D-SIFT特征的B樣條配準(zhǔn)方法。首先利用結(jié)構(gòu)張量的特性對肺部CT圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行提取、篩選和匹配[15-16]，然后進(jìn)行幾何形變，計(jì)算出待配準(zhǔn)圖像的初始圖像，最后利用灰度圖B樣條配準(zhǔn)方法[17]精細(xì)地配準(zhǔn)肺部CT圖像。將該方法應(yīng)用于自建的肺漸次萎陷動(dòng)物模型，對于不同萎陷狀態(tài)的肺部圖像能夠得到很好的配準(zhǔn)結(jié)果。

1 3D-SIFT特征點(diǎn)定位及特征提取

通過SIFT提取局部特征，不僅具有尺度不變性，而且具有旋轉(zhuǎn)角度不變性，對于圖像的亮度、角度具有很好的魯棒性。通過高斯濾波和下采樣構(gòu)建尺度空間，計(jì)算連續(xù)兩層之間差值(高斯差分尺度空間)的極值來尋找候選關(guān)鍵點(diǎn)，再除去那些不穩(wěn)定的具有邊緣響應(yīng)的點(diǎn)即得到穩(wěn)定的特征點(diǎn)。

1.1局部方向

為了能夠構(gòu)造方向不變性的特性，通常需要每個(gè)特征點(diǎn)具有可復(fù)現(xiàn)的方向，一般為局部特征的主方向(直方圖中的峰值)，稱為該特征點(diǎn)的方向。根據(jù)此方向旋轉(zhuǎn)浮動(dòng)圖像的局部數(shù)據(jù)，從而使其具有旋轉(zhuǎn)不變性。

在SIFT中，特征點(diǎn)的方向角度θ是由局部梯度直方圖確定的，并據(jù)此確定旋轉(zhuǎn)矩陣Rθ。然而，在高維空間中主方向的計(jì)算是復(fù)雜而不統(tǒng)一的。通常來說，旋轉(zhuǎn)矩陣是正交的，即|R|=1。對于N維圖像來說，旋轉(zhuǎn)矩陣可以根據(jù)N維歐拉角的三角函數(shù)確定。但N維球面坐標(biāo)僅知道N-1個(gè)角度。因此，不可能由梯度直方圖確定一個(gè)向量作為特征點(diǎn)的方向。所以之前的很多3D-SIFT特征是不具有旋轉(zhuǎn)不變性的。

一種簡單的替代指定方向的方法是使用梯度之間的相關(guān)性，該方法具有各向同性，能夠很好地應(yīng)用于任意維度，稱之為結(jié)構(gòu)張量。

(1)

結(jié)構(gòu)張量是實(shí)對稱矩陣。因此，該矩陣具有正交的特征向量分解，即K=QΛQT。如果特征值是不同且有序的，那么特征向量便是唯一的(在不考慮正負(fù)的情況下)。顯然，當(dāng)對K進(jìn)行旋轉(zhuǎn)時(shí)，其特征向量也同樣進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)。事實(shí)上，矩陣Q不能提供魯棒性的方向，主要由于在每個(gè)特征向量上方向是可正負(fù)的。為了解決方向上的歧義，假設(shè)Q相對于梯度是不變的，采用以圖像的局部梯度為參考方向。

(2)

(3)

其中，qi為Q的第i列向量。并且約束每個(gè)特征向量均是正方向，那么矩陣R的列向量可表達(dá)為：ri=siqi。矩陣R記錄了圖像中每個(gè)特征點(diǎn)的方向。由于旋轉(zhuǎn)矩陣R的行列式必須為1，因此，如果一旦發(fā)現(xiàn)|R|=-1，那么將最后一個(gè)列向量乘上-1，以保持旋轉(zhuǎn)矩陣的性質(zhì)。

1.2梯度直方圖

梯度直方圖用于表示在一個(gè)窗口中梯度方向的分布情況，Lowe等認(rèn)為是一種魯棒的圖像表達(dá)方法[18]。在二維SIFT中，梯度方向被劃分為8個(gè)組距，每一個(gè)組距的范圍是π/4。在高維空間中，較多地將該方法拓展到N維球面坐標(biāo)上，并且在每個(gè)球角度上分割相同大小的組距。然而該方法對維度大于2的圖像是有偏差的。因?yàn)閷τ谝粋€(gè)球面來說，緯度較高區(qū)域與緯度較低區(qū)域，在相同區(qū)間中所包圍的面積是不同的，高緯度的面積要小于低緯度區(qū)域的面積。因此按照該方法進(jìn)行分組，統(tǒng)計(jì)的方向是有偏差的。

梯度直方圖的組距可以視為N球面上的區(qū)域。通過原點(diǎn)且與梯度向量一致的射線通過的區(qū)域即為該向量所在的組。之前提出的方法所構(gòu)成的平面是不均勻的。為了解決此問題，將N維球面劃分為面積、形狀相同的多邊形。且構(gòu)成的凸多面體的個(gè)數(shù)滿足維度N的限制。在三維空間中，最大的正多面體是正二十面體。

采用了十二面體，通過線性插值的方法以減少量化梯度對直方圖的影響，而不是直接統(tǒng)計(jì)各個(gè)平面所對應(yīng)的向量的多少。如圖1所示，首先找到一個(gè)梯度向量V感興趣的平面p1p2p3。之后利用線形插值方法確定該向量對該三角形的三個(gè)頂點(diǎn)的貢獻(xiàn)度λ1,λ2,λ3，將此值分別加到各對應(yīng)的頂點(diǎn)組上。如圖1所示，這等價(jià)于12面體的每個(gè)頂點(diǎn)構(gòu)成小三角形，且以各個(gè)頂點(diǎn)為重心的平面上的插值(12面體與20面體是對偶圖)。

圖1 統(tǒng)計(jì)直方圖示例

類似于SIFT，特征描述為在不同的子區(qū)域(4×4×4)中構(gòu)成的直方圖向量，且每個(gè)直方圖具有12個(gè)頂點(diǎn)，最終的描述符的維度為4×4×4×12=768。梯度向量對vi的貢獻(xiàn)度為：

f(vi)=wwinwsλi‖‖

(4)

其中，wwin為窗口的權(quán)重；ws為子區(qū)域插值的權(quán)重；λi為相對頂點(diǎn)vi梯度的重心坐標(biāo)。

最后，對這些特征描述符進(jìn)行歸一化，并清空掉小于常量δ的vi以減少噪音干擾，之后再次進(jìn)行歸一化。

1.3特征點(diǎn)篩選

得到的點(diǎn)中存在較多噪聲和不穩(wěn)定的點(diǎn)，因此需要選擇一種方法過濾特征不明顯的點(diǎn)。首先，考慮結(jié)構(gòu)張量的特性。對于特征明顯的角點(diǎn)區(qū)域，其對應(yīng)的結(jié)構(gòu)張量矩陣的跡必須大于0。因此刪除那些小于常量β的特征點(diǎn)。其次，根據(jù)梯度與特征向量之間的夾角，如果兩個(gè)向量接近于垂直，那么該梯度方向是不穩(wěn)定的。因此拋棄那些最小角度的余弦小于γ的關(guān)鍵點(diǎn)。

(5)

最后，判定特征向量的穩(wěn)定性。拒絕接受那些特征值之間變化較大的特征點(diǎn)。這三個(gè)條件可以過濾掉很大一部分不穩(wěn)定的特征點(diǎn)。

2 配準(zhǔn)變換

3D-SIFT提取的CT圖像特征點(diǎn)以及特征描述符，可以利用最近鄰方法確立兩幅CT圖像特征點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系。依據(jù)特征描述符之間的L2距離作為相似性度量。為了保證一致性，采用同樣的方法逆向匹配目標(biāo)圖像與浮動(dòng)圖像之間的特征。也就是說F1與F2匹配，有且僅有F2也與F1匹配。

(6)

使用B樣條配準(zhǔn)算法[19-20]對浮動(dòng)圖像進(jìn)行非剛性變換。B樣條是具有緊支持集的基函數(shù)，其基本思想是確定控制點(diǎn)即可確定一個(gè)變形場，位于變形場中的圖像隨控制點(diǎn)的形變而變形。B樣條具有緊支持集，每個(gè)控制點(diǎn)只影響其局部領(lǐng)域，且可以得到C2光滑的連續(xù)變換。通過匹配的特征點(diǎn)，可以確定模板圖像位移場。

(7)

(8)

由于B樣條的計(jì)算量與控制點(diǎn)的個(gè)數(shù)相關(guān)，控制點(diǎn)越多，自由度越高，計(jì)算量就越大。因此一般采用多分辨率的B樣條來配準(zhǔn)圖像。

由于可能存在成像因素導(dǎo)致的全局運(yùn)動(dòng)，因此利用特征點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系擬合兩幅圖像之間的仿射變換，去除不同時(shí)間掃描的全局形變[21]。由于特征點(diǎn)匹配可能存在誤判的情況，因此使用RANSAC方法來擬合對應(yīng)特征點(diǎn)之間的全局變換[22-23]。

肺部的萎陷過程并不是簡單的仿射變換，肺部的不同部位會(huì)發(fā)生不同的變換。如果簡單依據(jù)仿射變換后的結(jié)果對肺部進(jìn)行B樣條配準(zhǔn)容易陷入局部解中。依據(jù)特征點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系，將對應(yīng)的特征點(diǎn)作為B樣條向量場的控制點(diǎn)，由控制點(diǎn)之間的相對位移便可計(jì)算出浮動(dòng)圖像的位移場，進(jìn)而得到浮動(dòng)圖像的初始位置，而不僅是使用仿射變換作為B樣條配準(zhǔn)的初始位置。初始的浮動(dòng)圖像的位置可表示為：

x'=u(x)+x

(9)

最后，使用控制網(wǎng)格再次對浮動(dòng)圖像進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)。配準(zhǔn)的目的是尋找變換函數(shù)φ，使浮動(dòng)圖像T通過變換盡量與參考圖像R相似。一般將形變函數(shù)φ表示為一個(gè)位移函數(shù)u(x)。

φ(x)=x-u(x)

(10)

那么，該優(yōu)化問題可以使用能量函數(shù)來表達(dá)。使用常用的SSD(Sum of Squared Differences)作為代價(jià)函數(shù)。

E=∑(IT(X')-IR(X))2=

∑(IT(u(x)+x)-IR(X))2

(11)

J=E+λS(u)

(12)

采用通用的變分法來解決該優(yōu)化問題。該方法使用拉格朗日方程的必要條件確定該式的最小值。即尋找一條通向J(u)最小的路徑。該路徑上的每一個(gè)點(diǎn)都是沿著梯度的負(fù)方向移動(dòng)。其對應(yīng)的微分方程為：

(13)

而能量函數(shù)的梯度可以表示為：

(14)

其中，f=E(u)。

該微分方程最簡單、直接的迭代求解辦法是顯式地將時(shí)間離散化。通過一個(gè)時(shí)間間隔τ在梯度方向變化得到位移的變換，按照公式更新位移。

uk+1=uk-τ(f(uk)-αλuk)

(15)

為了得到更加有效穩(wěn)定的結(jié)果，增加了額外的線性搜索過程，用于確定每一次最好的時(shí)間間隔。

(16)

3 配準(zhǔn)過程

首先，提取匹配浮動(dòng)圖像與參考圖像之間的特征。為了能夠集中采集肺內(nèi)部的特征點(diǎn)，在提取特征點(diǎn)之前，使用區(qū)域增長的方法分割出CT中的肺部區(qū)域，在分割的區(qū)域內(nèi)提取圖像特征。

由圖2可知，在肺內(nèi)部，特征一般存在于血管、氣管的末梢及分支處[24-25]，但這些區(qū)域有一部分并未被分割結(jié)果覆蓋，因此采取圖像的膨脹腐蝕算法使其盡量覆蓋更多的特征明顯的區(qū)域。

圖2 人體肺部圖像分割結(jié)果

為了提高計(jì)算效率，在被分割結(jié)果Mask覆蓋的區(qū)域處，提取3D-SIFT特征點(diǎn)及對應(yīng)的特征描述符。圖3中的白色亮點(diǎn)即為檢測到的3D-SIFT特征點(diǎn)。由圖3可知，得到的特征點(diǎn)分布較為均勻，且大部分分布在特征明顯的區(qū)域。

圖3 人體肺部特征點(diǎn)提取結(jié)果

最后，計(jì)算出浮動(dòng)圖像變換到參考圖像的全局仿射矩陣。再利用特征點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系采用B樣條插值的方法計(jì)算出浮動(dòng)圖像的初始位置，根據(jù)此初始位置利用控制網(wǎng)格再次使用B樣條插值，并根據(jù)浮動(dòng)圖像的控制點(diǎn)的位移，迭代變換浮動(dòng)圖像，最終得到配準(zhǔn)后的浮動(dòng)圖像。

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為進(jìn)行配準(zhǔn)研究，建立了肺漸次萎陷動(dòng)物模型，通過控制肺內(nèi)的含氣量，模擬肺的逐步萎陷過程。采用256層螺旋CT掃描機(jī)進(jìn)行全肺掃描。經(jīng)多次CT掃描，獲得了肺在不同萎陷狀態(tài)下的圖像，記錄了肺從膨脹到萎陷的全過程，同時(shí)記錄了肺內(nèi)大的血管、支氣管等特征結(jié)構(gòu)在不同萎縮狀態(tài)下的位置及變化。CT掃描圖像清晰，輸出Dicom文件。如圖4所示，從左向右分別表示肺從完全膨脹到逐漸萎陷的狀態(tài)(標(biāo)示1-4)。通過多次實(shí)驗(yàn)，逐漸形成了肺漸次萎陷動(dòng)物模型數(shù)據(jù)庫。

圖4 肺萎陷CT掃描圖像

然后，分割出目標(biāo)圖像和浮動(dòng)圖像的肺部區(qū)域。由于肺部在萎陷狀態(tài)下，有一些特征會(huì)逐漸消失，因此，在提取特征點(diǎn)之后，增加了一些人工標(biāo)注的特征點(diǎn)，然后利用B樣條配準(zhǔn)方法，得到匹配之后的圖像。肺部在各階段萎陷狀態(tài)下的配準(zhǔn)效果如圖5所示。

圖5 配準(zhǔn)效果圖

5 結(jié)束語

肺癌的高發(fā)病率使其成為全社會(huì)防治重點(diǎn)，而術(shù)中定位卻始終困擾著肺癌的手術(shù)治療，因此，應(yīng)用圖像配準(zhǔn)技術(shù)輔助實(shí)現(xiàn)無創(chuàng)定位已成為亟待解決的問題。針對肺術(shù)中萎陷的大形變特點(diǎn)，采用融合3D-SIFT特征的B樣條配準(zhǔn)方法。使用改進(jìn)的3D-SIFT算法提取肺部CT圖像的局部特征，在此基礎(chǔ)上利用特征點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系計(jì)算浮動(dòng)圖像的初始位置，使用B樣條插值算法對萎陷狀態(tài)下的肺部圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。通過肺漸次萎陷動(dòng)物模型的實(shí)驗(yàn)證明，該方法適合肺術(shù)中萎陷過程的圖像配準(zhǔn)，將來有望應(yīng)用于微小肺癌的術(shù)中定位。但是，對于萎陷過程中肺葉發(fā)生的分裂現(xiàn)象等，尚需進(jìn)一步研究。

[1] 余 霞,葛 紅,李 彬,等.基于并行計(jì)算和多層次B樣條的肺部CT-PET圖像配準(zhǔn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2009,29(7):1940-1942.

[2] Ehrhardt J,Werner R,Schmidt-Richberg A,et al.Statistical modeling of 4D respiratory lung motion using diffeomorphic image registration[J].IEEE Transactions on Medical Imaging,2011,30(2):251-265.

[3] 楊 健,李若楠,黃晨陽,等.基于局部顯著邊緣特征的快速圖像配準(zhǔn)算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2014,34(1):149-153.

[4] 夏 威,高 欣,王 雷,等.基于點(diǎn)集與互信息的肺部CT圖像三維彈性配準(zhǔn)算法[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2014,35(5):558-563.

[5] 王建文,李 青.基于點(diǎn)和邊緣相結(jié)合特征提取的圖像配準(zhǔn)算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2009,30(4):928-930.

[6] Huang X,Paragios N,Metaxas D N.Shape registration in implicit spaces using information theory and free form deformations[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence,2006,28(8):1303-1318.

[7] Glaunes J,Qiu A,Miller M I,et al.Large deformation diffeomorphic metric curve mapping[J].International Journal of Computer Vision,2008,80(3):317-336.

[8] Castillo R,Castillo E,Guerra R,et al.A framework for evaluation of deformable image registration spatial accuracy using large landmark point sets[J].Physics in Medicine & Biology,2009,54(7):1849-1870.

[9] Yin Y,Hoffman E A,Ding K,et al.A cubic B-spline-based hybrid registration of lung CT images for a dynamic airway geometric model with large deformation[J].Physics in Medicine & Biology,2011,56(1):203-218.

[10] Cao K,Ding K,Reinhardt J M,et al.Improving intensity-based Lung CT registration accuracy utilizing vascular information[J].International Journal of Biomedical Imaging,2012,2012:285136.

[11] Candemir S,Jaeger S,Palaniappan K,et al.Lung segmentation in chest radiographs using anatomical atlases with nonrigid registration[J].IEEE Transactions on Medical Imaging,2014,33(2):577-590.

[12] Gong M,Zhao S,Jiao L,et al.A novel coarse-to-fine scheme for automatic image registration based on SIFT and mutual information[J].IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing,2014,52(7):4328-4338.

[13] Goncalves H,Corte-Real L,Goncalves J.Automatic image registration through image segmentation and SIFT[J].IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing,2011,49(7):2589-2600.

[14] Rister B,Reiter D,Zhang H,et al.Scale-and orientation-invariant keypoints in higher-dimensional data[C]//IEEE international conference on image processing.[s.l.]:IEEE,2015:3490-3494.

[15] Holden M.A review of geometric transformations for nonrigid body registration[J].IEEE Transactions on Medical Imaging,2008,27(1):111-128.

[16] Mattes D,Haynor D R,Vesselle H,et al.PET-CT image registration in the chest using free-form deformations[J].IEEE Transactions on Medical Imaging,2003,22(1):120-128.

[17] Yin Y，Hoffman E A，Lin C L.Mass preserving non-rigid registration of CT lung images using cubic B-spline[J].Medical Physics,2009,36(9):4213-4222.

[18] Lowe D G.Distinctive image features from scale-invariant keypoints[J].International Journal of Computer Vision,2004,60(2):91-110.

[19] 馮兆美,黨 軍,崔崤峣,等.基于B樣條自由形變?nèi)S醫(yī)學(xué)圖像非剛性配準(zhǔn)研究[J].影像科學(xué)與光化學(xué),2014,32(2):200-208.

[20] Xie Z,Farin G E.Image registration using hierarchical B-splines[J].IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics,2004,10(1):85-94.

[21] 羅文超,劉國棟,楊海燕.SIFT和改進(jìn)的RANSAC算法在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2013,49(15):147-149.

[22] 常 青,張 斌,邵金玲.基于SIFT和RANSAC的特征圖像匹配方法[J].華東理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2012,38(6):747-751.

[23] 馬麗麗,曹春梅,陳金廣,等.基于RANSAC的特征點(diǎn)匹配算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2016,37(7):1794-1797.

[24] Bauer C,Krueger M A,Lamm W J,et al.Airway tree segmentation in serial block-face cryomicrotome images of rat lungs[J].IEEE Transactions on Bio-medical Engineering,2014,61(1):119-130.

[25] Dhara A K,Mukhopadhyay S,Dutta A,et al.A combination of shape and texture features for classification of pulmonary nodules in lung CT images[J].Journal of Digital Imaging,2016,29(4):466-475.

ResearchonApplicationofPulmonaryNon-rigidRegistrationMethodwith3D-SIFTFeatures

SHI Ming-xia1，ZHANG Xu2，ZHANG Tao3

(1.Institute of Automation，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China;2.Beijing Zhongdun Security Technology Development Co,Beijing 100048,China;3.Department of Thoracic Surgery，Chinese PLA General Hospital,Beijing 100853,China)

With the increased incidence of lung cancer and the progress of medical imaging technology，more and more small pulmonary nodules (especially for ground glass nodules) have been detected.Surgical treatment is the first consideration for such nodules.But lung is a gas containing organ,which will collapse during operation.With the huge volume change,pulmonary nodule will change its position,which makes location difficult in the operation.To solve it,an animal model database simulating lung collapse in operation is established.A B-spline curves registration method with fusion of 3D-SIFT features is proposed.Local feature is extracted firstly,and then the feature points are selected and matched.According to the feature points the initial position of the floating image is obtained.Used the control grid,the floating image is registered finally.For a series of lung CT images in different collapse states,satisfactory registration results are obtained by it which is suitable for pulmonary images registration and can be used for intraoperative localization of small pulmonary nodules in the future.

pulmonary images registration;registration methods;3D-SIFT;non-rigid registration;B-spline based registration

2016-09-25

2016-12-28 < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間

時(shí)間：2017-07-19

北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(7142152)

史明霞(1980-)，女，碩士，高級工程師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺；張 濤，博士，通信作者，研究方向?yàn)樵缙诜伟┑挠?jì)算機(jī)輔助外科。

http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170719.1108.014.html

TP391.9；R318.04

A

1673-629X(2017)11-0181-06

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.11.039